[摘要]文章基于中国家庭金融数据调查（CHFS）2015年的数据，研究金融知识、投资能力对我国家庭金融市场的参与及资产配置情况的影响。通过研究发现，随着家庭成员掌握的金融知识的增长，家庭对参与金融市场会有更积极的姿态，并在资产配置过程中更多地倾向于风险资产的配置。在家庭逐步参与金融市场的过程中，随着投资能力的增强，家庭会更多地选择持有风险资产，并且在股票市场上盈利的可能性也会提高。

[关键词]金融知识；投资能力；金融市场；资产配置；probit tobit

[DOI]1013939/jcnkizgsc201901013

1引言

随着金融市场的发展，家庭选择参与金融市场的比例逐步增加，造成这一现象的影响因素及其作用机制成为社会关注的重点。然而，目前我国家庭参与金融市场的比例较低，与欧美国家相比仍有差距。甘犁等（2012）根据调查提出我国仅有115%的家庭参与金融市场，仅有88%的家庭参与股票市场，并且城市地区金融市场参与率远高于农村地区。[1]

在家庭参与金融市场的这一过程中， 家庭需要根据自身情况，做到决策自定，风险自担，盈亏自负。家庭的决策分为两部分，第一部分为参与决策，第二部分为配置决策。目前，这两种决策的影响因素成为国内外学者研究的重点，文章将基于中国家庭金融调查数据进行研究。

目前国内外对金融市场参与情况的研究主要集中在家庭参与股票市场的研究上。首先，是家庭成员的个体特征。VISSING JORGENSEN（2002）提出随着个体文化程度的提高，居民会加深对股票市场的知识的理解进而参与其中。[2]POTERBA SAMWICK（2003）提出随着年龄的增长，居民更有可能选择参与股票市场，男性参与者多于女性，同时居民对风险的厌恶程度及社区之间的互动也会影响参与决策的制定。[3]李涛（2006）提出社区内的交流会推动居民参与股票市场。[4]

家庭进行投资决策首先要对进行决策所需的信息进行搜集，在搜集过程中，金融知识起着重要的作用。NOCTOR等（1992）率先提出金融知识的概念，他们指出金融知识表现为正确运用资金的能力。[5]AGNEW和SZYKMAN（2005）将金融知识进行分类，认为金融知识分为主观与客观两类。[6]ROOJJ 等（2011）运用荷兰DHS调查数据研究发现，大部分受访者只掌握较为基础的金融知识。[7]BERNHEIM和GARRETT（2003）指出金融知识对做出正确的金融决策具有正向影响。[8]DOHMEN等（2010）研究发现金融知识可以帮助个体更好的了解金融产品的收益、风险等特征，减少个体做出决策所需的成本。[9]GUISO和JAPPELLI（2008）提出通过简单询问受访者的金融知识水平所得出的结果是客观的，受访者会不同程度地高估或低估自身的金融知识。[10]

金融知识从多方面产生着影响。DOHMEN（2010）提出金融知识对决策者进行风险资产投资在一定程度上存在正向影响。[11]同时，FISCHHOFF等（1977）提出金融知识的缺乏使得投资者过于自信，高估自己的金融知识水平及所掌握消息的准确程度。[12]吴卫星等（2006）提出过度自信使得原本不会参与金融市场的人参与金融市场，意味着金融知识与家庭金融市场参与可能存在负向相关。[13]进一步，家庭参与金融市场后，随着交易次数的增多，投资能力也会逐步提高。谭松涛等（2012）提出随着交易次数的增多，投资者会逐渐积累投资经验，进而会减少在投资过程中的不理性行为，进而提高自己的收益。[14]那么，投资过程中投资能力的增长对家庭金融资产的具体配置情况产生何种影响？目前对此研究的文献并不多。

研究金融知识、投资能力对家庭金融市场的参与、家庭资产配置之间的影响有助于我国金融市场的进一步发展，同时可以给政府以参考，出台相关政策帮助居民积累投资经验、优化投资策略。文章将在已有数据的基础上对此进行研究。

2模型与变量

21模型设定

文章运用参考尹志超等（2014）的做法，在分析金融知识对金融市场参与的影响时采用probit模型，然后在分析金融知识对风险资产在金融资产中的占比的影响时采用tobit模型。[15]probit模型为：

Y=1（αFinancial_Literacy+Xβ+u>0）

其中， u～N（0，σ2）

Y的值表示家庭是否已经参与金融市场，Y等于1表示家庭已经参与金融市场，Y等于0则相反；Financial_Literacy代表金融知识；X为控制变量，包括家庭特征变量。

由于风险资产占比这一数据为截断数据，因此进一步采用Tobit模型：

y*=αFinancial_Literacy+Xβ+u，Y=max（0，y*）

其中，Y表示风险资产占总资产的比重；y*表示风险资产在（0，1）之间的观测值；Financial_Literacy与X同前。

22数据与变量

文章研究所采用的数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2015年在国内开展的中国家庭金融调查（CHFS）。样本涉及全国29个省，获得了28000余组家庭各方面详细的微观数据，这为文章研究家庭金融市场参与及资产配置提供了有力的数据支持。下面分别就文章构建的指标以及相关变量进行分类说明。

221金融知识指标

调查中没有选择通过直接询问的方式，而是选择了涉及利率计算、通货膨胀及投资风险三个方面的问题来对金融知识进行衡量。如表1所示，我们发现我国当前居民金融知识水平与美国相比对金融知识较为匮乏，对金融市场的认识较少。

參考以往文献，金融知识指标有两种构建方法。根据AGNEW和SYZKMAN（2005）的做法，采取加总得分的方法，每个问题记一分，答对一题得一分，答错不扣分，根据总得分来衡量金融知识水平，但这样的方法可能存在虽然得分较高，但对某一类金融问题基本不了解的情况，对被采访人的金融知识衡量不客观。另一种是ROOIJ等（2011）的做法，在构建金融知识指标的过程中采取因子分析的方法，这种做法能够更全面地运用问题中所包含的信息，更客观地衡量受访者的金融知识水平。

参考ROOIJ等（2011）的做法。通过构建哑变量的方法来反应不同回答所表现的金融知识差异。每个问题的回答有两种情况，分别为能否回答问题及能否正确回答问题，对此构建两个哑变量。对于能否回答问题，能回答记为1，反之记为0。对于能否正确回答问题，能正确回答记为1，反之记为0。对于6个哑变量采用迭代主因子法进行分析。表2给出了因子分析KMO检验结果及各因子载荷，根据检验结果，文章构建金融知识指标采用的方法是可行的。参考BARTLETT（1937）的做法，根据因子载荷，通过计算得出金融知识指标，其描述性统计见表3。但金融知识所存在的内生性问题不容忽视，应该对此进行处理。

一方面，金融知识也受到受访者投资行为的影响，部分投资者可能并不是在具有一定的金融知识的前提下选择进入金融市场，而是通过已发生的交易积累金融知识。另一方面，金融知识也会被其他因素影响，例如受访者居住地的经济、政治及人文状况等，这些都是无法观测的。这一内生性问题的存在，不可避免地对估计结果的准确程度产生影响，可能会造成估计结果出现偏差。因此，必须对内生性进行处理。参考尹志超等（2014）的做法，要处理内生性变量就要通过工具变量进行处理，这里选取受访者父母的最高受教育水平作为工具变量。因为家庭是每个人开始学习的地方，人们从家庭的教育开始逐步培养自己的能力，从而父母的最高受教育水平会对被采访人的金融知识水平产生正向影响。同时受访者父母的受教育水平与受访者是否参与金融市场并无关系，因此工具变量的选取是可行的，并在后文会进行检验。

222投资能力指标

FENG和SEASHOLES（2005）采用家庭股票市场投资年限来衡量投资经验。[16]表4给出金融知識、投资经验对股票投资盈利的影响。首先将股票盈利定义为1，股票亏损或无变动定义为0。根据列（1）可以看出，金融知识（因子分析）与金融知识（评分加总）对股票盈利的影响均不显著。列（2）在列（1）的基础上增加了股票投资时间这一变量，结果表明股票投资时间对股票盈利的边际效应为0010，在1%的水平上显著，表明两者之间的关系为正向相关的。可以得出，投资经验越丰富，在面对股票未来风险及收益越能给出正确的判断，即投资经验越丰富，投资能力越强。所以，采取投资经验这一指标来衡量投资能力。

223被解释变量及其他控制变量

文章选取了以下5个被解释变量：金融市场参与、股票市场参与、风险资产占比、股票资产占比及股票盈利情况。

根据CHFS的调查数据，将金融资产定义为现金、存款、政府债券等低风险产品以及风险资产；定义风险资产为股票、基金与非政府债券等风险较高的金融产品。取1表示家庭已经在金融市场中进行过交易，反之取0；取1表示家庭参与了股票市场，反之取0；风险资产占比及股票资产占比分别表示风险资产在家庭持有的金融资产中所占比重、股票资产在家庭持有的金融资产中所占比重；股票盈亏定义为若盈利记为1，若亏损或没有变动记为0。

文章选取个体特征与地区特征两个控制变量。并对数据进行处理，按照资产数量的多少提出了上下1%的数据及存在缺失的数据，最后剩余样本量为24827个。表5为样本的描述性统计。

根据表5的数据，我国有125%的家庭参与了金融市场，有46%的家庭购买并持有风险资产，厌恶风险及风险中性的人占比685%，这说明我国居民目前金融市场参与率较低并且多数处于厌恶风险的状态。同时，风险资产和股票资产占总资产比重分别为46%和22%，进一步证实了风险厌恶家庭占比较高。根据金融知识（因子分析）的标准差为1074，最大值与最小值差距为3362，说明目前我国家庭金融知识差异明显。教育年限的均值为9432，说明样本的受教育水平较低。

3估计结果

31金融知识对家庭金融市场参与的影响

根据前文所做的定义，首先研究金融知识对家庭金融及股票市场参与的影响是否显著。表6为probit模型的分析结果，其中列（1）～（4）采用金融知识（因子分析）指标，列（5）～（8）采用金融知识（评分加总）指标。

在表6中，金融知识（因子分析）对因变量的边际效应均在1%的水平上显著，根据列（1）看出金融知识（因子分析）及金融市场参与的边际效应为0042。此外，文章在估计中加入了一些变量来对地区经济发展状况及地区金融发展状况进行衡量，如人均GDP、每万人证券营业部数量等。以列（1）为例，每万人证券营业部数量及人均GDP的边际效应分别为0029、0027，地区经济水平及金融发展的情况会对家庭参与金融市场产生显著的正向影响。同时，受教育年限的边际效应为0010，这说明随着受教育年限的增长，家庭对金融市场参与越积极。拥有住房的边际效应为-0036，这说明自有住房对金融资产投资产生挤出效应。同时，户主年龄的边际效应为0009，这表明户主年龄与金融市场参与呈非线性关系。在表中也可以看出，风险爱好与风险厌恶的边际效应分别为0032与-0028，这说明对风险的态度会显著影响家庭的选择。同时，居住地区为农村也会对金融市场参与呈现负面的影响。

然而，在上文中提到，金融知识有着不可忽视的内生性问题，会使得估计结果产生偏离。为解决这一问题，列（2）～（6）为采用上文所构建的工具变量后进行的二阶段估计。采用DURBIN-WU-HAUSMAN对金融知识是否存在内生性进行检验，列（2）～（6）的底部为结果，结果显示在1%的水平上拒绝了金融知识这一变量不存在内生性的假设，说明金融知识的内生性确实存在。同时，在估计中，一阶段估计F值均大于10%偏误水平下的分布边界值1638。因而工具变量的选取是可行的。根据列（2）～（6）看出金融知识（因子分析）、金融知识（评分加总）的边际效应分别为0151、0231，并在1%的水平上显著，与前述估计结果保持一致。

列（3）、列（7）可以看出金融知识（因子分析）、金融知识（评分加总）对股票市场参与的边际效应为0028、0016，在1%的水平上显著，以上分析与家庭参与金融市场分析相一致，并且列（4）、列（8）的内生性检验表明存在内生性问题，估计结果是有偏的。沿用上文所述，进行二阶段估计。根据估计结果，金融知识（因子分析）、金融知识（评分加总）的边际效应分别为0093、0157，并在1%的水平上显著，与上文所得出结论相同，金融知识的增长会推动居民参与股票市场。

32金融知识、投资能力对家庭资产配置的影响

家庭通过在金融市场中参与交易，不断积累经验，提高自身的投资能力。那么随着投资能力的提高，家庭资产配置会发生什么样的变化？下面将对此进行分析研究。

表7为金融知识、投资能力对资产配置的影响的估计结果。根据列（1）、列（5），金融知识（因子分析）、金融知识（评分加总）对风险资产占比的边际效应依次为0133、0097，均在1%的水平上显著。由于金融知识存在内生性，采用二阶段估计来避免估计结果偏离真实情况，列（2）为二阶段估计的结果。结果表明金融知识存在内生性，但列（1）估计结果是可靠的。列（2）中股票投资时间对风险资产配置边际效应为0009，金融知识对风险资产配置边际效应为0080，均在1%的水平上显著，这表明在其他条件不变的情况下，投资能力与金融知识对更多的配置风险资产具有正向影响。列（5）～列（9）也验证了相同的结论。

4稳健性检验

最后对上文所得出的结果进行稳健性检验，我们采取是否有家庭成员在金融行业作为衡量家庭金融知识的指标。表8为稳健性检验结果，有家庭成员在金融行业对金融市场参与的边际效应为0041，在1%水平上显著。同时，有家庭成员在金融行业对风险资产占比及股票盈利的边际效应依次为0136、0043，均在1%的水平上显著，这表明有家庭成员在金融行业即金融知识对风险资产占比及股票盈利具有显著的正向作用。稳健性检验的结果表明文章的估计具有稳健性。

5结论及政策建议

基于CHFS数据，文章对金融知识、投资能力对家庭金融市场参与及资产配置的影响做了一系列分析，并用二阶段工具变量法来减少金融知识的内生性所造成的估计结果的偏离。

文章研究发现，金融知识的增长与家庭金融市场参与呈正向关系，加大家庭所持有的风险资产在所持有的金融资产中的比重。地区经济及金融的发展状况、受教育年限、风险爱好会推动家庭对金融市场的参与并且推动家庭更多的持有风险资产，而年龄的影响并不显著。

文章在研究金融知识的作用这一基础上，运用投资年限衡量投资能力，发现投资能力的增长会推动家庭参与金融市场，并且增加在风险资产上的配置。同时，随着参与股票市场进行交易的时间增长，获得股票盈利的可能性也隨之提高。

文章研究结果表明，居民金融知识的匮乏是导致我国目前金融市场有限参与的主要原因。COCCO等（2005）提出家庭不参与金融市场会导致较大的福利缺失。[17]因此政府加大普及金融知识的力度，适当开展金融知识的相关培训，这对人民福利水平以及我国金融市场的健康发展都具有一定意义。

参考文献：

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[作者简介]胡尧（1984—），男，汉族，四川遂宁人，中级分析师，中级统计师，硕士学位，研究方向：国民经济及金融问题。